Assessing prefrontal cortex oxygenation after sport concussion with near‐infrared spectroscopy
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Summary Background Clinicians typically rely on neuropsychological and balance tests to track concussion recovery. The aforementioned tests imply impairments that are based on performance, but these tests do not directly measure brain physiology throughout concussion recovery. Because of these issues, an objective biomarker that can index severity and the recovery timeline is needed. Moreover, the number of concussions occurring at a recreational level requires the biomarker to be easily administered in a cost effective manner, and the results easily interpreted. Methods To address these issues, near‐infrared spectroscopy was used to assess the relative changes in oxy (HbO 2 )‐ and deoxyhaemoglobin and the associated standard deviations ( SD ) in the prefrontal cortex. Resting haemoglobin, and haemoglobin changes in response to hypercapnia (five repeated 20s breath holds), was measured in all participants. Data were aggregated into healthy baselines ( n = 115), and concussed participants on days 1–3 ( n = 14), 4–6 ( n = 8), and 7–14 ( n = 11). The data were statistically compared using a 1 × 4 ANOVA . Results Resting HbO 2 values progressively lowered from days 1–3 to 7–14 (with no differences compared to controls). The second major finding showed that hypercapnic HbO 2 SD was significantly lower than resting values on days 1–3 and 4–6, but reversed back towards the healthy control group on day 7–14. Conclusion Monitoring cerebral oxygenation changes is a viable biomarker to assess the physiological state of the brain following concussion.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle